ANALISIS BIVARIAT DATA NUMERIK DAN NUMER
ANALISIS BIVARIAT DATA NUMERIK DAN NUMERIK
Uji Korelasi dan Regresi
Sebagai contoh kita akan melakukan analisis korelasi dan regresi menggunakan data
yang sudah dibagikan (ASI Ekslusif) dengan mengambil variabel yang bersifat numerik yaitu
berat badan ibu dengan berat badan bayi.
A. Korelasi
Untuk mengeluarkan uji korelasi, langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Aktifkan data ASI Eksklusif (program SPSS)
2. Dari menu utama SPSS, klik ͚Analyze͛, kemudian pilih ͚correlate͛, dan pilih ͚Bivariate͛,
muncullah menu Bivariate Correlation:
3. Sorot variabel berat badan ibu dan berat badan bayi, lalu masukkan ke kotak sebelah
kanan ͚variables͛.
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 1
4. Klik ͚OK͛ dan terlihat hasil:
Correlations
Berat badan
Berat Badan Ibu
Berat Badan Ibu
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed)
N
Berat badan Bayi
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Bayi
.684
**
.000
50
50
**
1
.684
.000
50
50
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Tampilan analisis korelasi berupa matrik antar variabel yang dikorelasi, informasi ya g
muncul terdapat tiga baris, pertama berisi nilai korelasi (r), kedua menampilkan nilai p Value,
dam ketiga menampilkan N (jumlah data). Pada hasil di atas diperoleh nilai r = 0,684 dan nilai p
= 0,000.
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 2
Mnurut Colton, kekuatan hubungan dua variabel secara kualitatif dapat dibagi dalam 4 area,
yaitu:
r = 0,00 – 0,25
tidak ada hubungan/hubungan lemah
r = 0,26 – 0,50
hubungan sedang
r = 0,51 – 0,75
hubungan kuat
r = 0,76 – 1,00
hubungan sangat kuat/sempurna
Kesimpulan dari hasil tersebut: berat badan ibu dan bayi menunjukkan hubungan yang kuat dan
berpola positif, artinya semakin bertambah berat badan ibu semakin tinggi berat badan
bayinya. Hasil uji statitiik didapatkan ada hubungan yang signifikan antara berat badan ibu dan
berat badan bayi (p = 0,000).
B. Regresi Linier Sederhana
Dalam analisis regresi kita harus menentukan variabel independen dan dependennya.
Dalam kasus ini berat badan ibu sebagai variabel independen dan berat badan bayi sebagai
variabel dependen.
Caranya:
1. Pastikan tampilan berada pada data editor (SPSS), jika belum, aktifkan data tersebut.
2. Dari menu SPSS, klik ͚Analyze͛, pilih ͚Regression͛, pilih ͚Linear͛
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 3
3. Klik berat badan bayi , masukkan ke kotak Dependent
4. Klik berat badan ibu , masukkan ke kotak Independent
5. Klik ͚OK͛, dan hasilnya:
Model Summary
Model
R
1
.684
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
R Square
a
.468
.456
430.715
a. Predictors: (Constant), Berat Badan Ibu
a
ANOVA
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
7820261.965
1
7820261.965
Residual
8904738.035
48
185515.376
16725000.000
49
Total
F
Sig.
42.154
.000
b
a. Dependent Variable: Berat badan Bayi
b. Predictors: (Constant), Berat Badan Ibu
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 4
Coefficients
a
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Berat Badan Ibu
Std. Error
657.929
391.676
44.383
6.836
Coefficients
Beta
t
.684
Sig.
1.680
.099
6.493
.000
a. Dependent Variable: Berat badan Bayi
Dari hasil tersebut, dapat diinterpretasikan dengan mengkaji nilai-nilai yang penting
dalam regresi linier diantaranya: pada tabel Model Summary koefisien determinasi (nilai R
Square = 0,468) yang artinya persamaan garis regresi yang diperoleh cukup baik untuk
menjelaskan variabel berat badan bayi. Selanjutnya pada tabel ANOVA, diperoleh nilai p )di
kolom Sig) sebesar 0,000, berarti pada alpha 5% kita dapat menyimpulkan bahwa regresi
sederhana cocok (fit) dengan data yang ada. Persamaan garis regresi dapat dilihat pada tabel
Coefficients yaitu pada kolom B: nilai konstan ini merupakan nilai intercept atau nilai a sebesar
657,929 atau 657,93, sedangkan nilai b = 44,38, sehingga persamaan regresinya:
Y = a + bX
Berat badan bayi = 657,93 + 44,38 x (BB ibu)
Misalkan kita ingin mengetahui berat badan bayi jika diketahui berat badan ibu 60 kg, maka:
BB bayi = 657,93 + 44,38 (60)
= 3320,73 gram atau 3,32 kg.
Dari nilai b = 44,38 berarti variabel berat badan bayi akan bertambah sebesar 44,38 gram bila
berat badan ibu bertambah setiap satu kilogram.
Penyajian data:
Variabel
Berat Badan Ibu
r
0,684
R2
0,468
Persamaan Regresi
BB Bayi = 657,93 + 44,38 (BBibu)
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
P value
0,000
Page 5
Uji Korelasi dan Regresi
Sebagai contoh kita akan melakukan analisis korelasi dan regresi menggunakan data
yang sudah dibagikan (ASI Ekslusif) dengan mengambil variabel yang bersifat numerik yaitu
berat badan ibu dengan berat badan bayi.
A. Korelasi
Untuk mengeluarkan uji korelasi, langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Aktifkan data ASI Eksklusif (program SPSS)
2. Dari menu utama SPSS, klik ͚Analyze͛, kemudian pilih ͚correlate͛, dan pilih ͚Bivariate͛,
muncullah menu Bivariate Correlation:
3. Sorot variabel berat badan ibu dan berat badan bayi, lalu masukkan ke kotak sebelah
kanan ͚variables͛.
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 1
4. Klik ͚OK͛ dan terlihat hasil:
Correlations
Berat badan
Berat Badan Ibu
Berat Badan Ibu
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed)
N
Berat badan Bayi
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Bayi
.684
**
.000
50
50
**
1
.684
.000
50
50
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Tampilan analisis korelasi berupa matrik antar variabel yang dikorelasi, informasi ya g
muncul terdapat tiga baris, pertama berisi nilai korelasi (r), kedua menampilkan nilai p Value,
dam ketiga menampilkan N (jumlah data). Pada hasil di atas diperoleh nilai r = 0,684 dan nilai p
= 0,000.
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 2
Mnurut Colton, kekuatan hubungan dua variabel secara kualitatif dapat dibagi dalam 4 area,
yaitu:
r = 0,00 – 0,25
tidak ada hubungan/hubungan lemah
r = 0,26 – 0,50
hubungan sedang
r = 0,51 – 0,75
hubungan kuat
r = 0,76 – 1,00
hubungan sangat kuat/sempurna
Kesimpulan dari hasil tersebut: berat badan ibu dan bayi menunjukkan hubungan yang kuat dan
berpola positif, artinya semakin bertambah berat badan ibu semakin tinggi berat badan
bayinya. Hasil uji statitiik didapatkan ada hubungan yang signifikan antara berat badan ibu dan
berat badan bayi (p = 0,000).
B. Regresi Linier Sederhana
Dalam analisis regresi kita harus menentukan variabel independen dan dependennya.
Dalam kasus ini berat badan ibu sebagai variabel independen dan berat badan bayi sebagai
variabel dependen.
Caranya:
1. Pastikan tampilan berada pada data editor (SPSS), jika belum, aktifkan data tersebut.
2. Dari menu SPSS, klik ͚Analyze͛, pilih ͚Regression͛, pilih ͚Linear͛
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 3
3. Klik berat badan bayi , masukkan ke kotak Dependent
4. Klik berat badan ibu , masukkan ke kotak Independent
5. Klik ͚OK͛, dan hasilnya:
Model Summary
Model
R
1
.684
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
R Square
a
.468
.456
430.715
a. Predictors: (Constant), Berat Badan Ibu
a
ANOVA
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
7820261.965
1
7820261.965
Residual
8904738.035
48
185515.376
16725000.000
49
Total
F
Sig.
42.154
.000
b
a. Dependent Variable: Berat badan Bayi
b. Predictors: (Constant), Berat Badan Ibu
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 4
Coefficients
a
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Berat Badan Ibu
Std. Error
657.929
391.676
44.383
6.836
Coefficients
Beta
t
.684
Sig.
1.680
.099
6.493
.000
a. Dependent Variable: Berat badan Bayi
Dari hasil tersebut, dapat diinterpretasikan dengan mengkaji nilai-nilai yang penting
dalam regresi linier diantaranya: pada tabel Model Summary koefisien determinasi (nilai R
Square = 0,468) yang artinya persamaan garis regresi yang diperoleh cukup baik untuk
menjelaskan variabel berat badan bayi. Selanjutnya pada tabel ANOVA, diperoleh nilai p )di
kolom Sig) sebesar 0,000, berarti pada alpha 5% kita dapat menyimpulkan bahwa regresi
sederhana cocok (fit) dengan data yang ada. Persamaan garis regresi dapat dilihat pada tabel
Coefficients yaitu pada kolom B: nilai konstan ini merupakan nilai intercept atau nilai a sebesar
657,929 atau 657,93, sedangkan nilai b = 44,38, sehingga persamaan regresinya:
Y = a + bX
Berat badan bayi = 657,93 + 44,38 x (BB ibu)
Misalkan kita ingin mengetahui berat badan bayi jika diketahui berat badan ibu 60 kg, maka:
BB bayi = 657,93 + 44,38 (60)
= 3320,73 gram atau 3,32 kg.
Dari nilai b = 44,38 berarti variabel berat badan bayi akan bertambah sebesar 44,38 gram bila
berat badan ibu bertambah setiap satu kilogram.
Penyajian data:
Variabel
Berat Badan Ibu
r
0,684
R2
0,468
Persamaan Regresi
BB Bayi = 657,93 + 44,38 (BBibu)
©IgE_Analisis Bivariat (Korelasi dan Regresi)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
P value
0,000
Page 5